(57)【要約】      （修正有）【課題】ガラス分断面のリブマークや浸透深さを画像処理を用いた自動判定を利用して測定する検査装置において、熟練した作業者と同等の精度で判定をすることができるガラス基板の分断縁検査装置を提供する。【解決手段】液晶パネルａを荷受けする吸引保持手段付きテーブルＡと、テーブルＡの辺縁外側に配置して液晶パネルａの分断面の撮像を捉えるカメラＣと、同分断面に複数の方向から選択的に光を照射する照明Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、Ｌ4と、カメラＣからのデーターを用いて判定を行う判定装置とからなり、テーブルＡ又はカメラＣのうち少なくとも片方を走行するようにし、判定装置は前記カメラＣにより測定されたガラス断面画像データーを用いて照度差ステレオ法による画像データーをディープラーニングにより学習済みデーターとの比較で液晶パネルａの分断面の様子を判定する機能を有する。【選択図】図２
0003225922.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
上面にガラス基板の下面を荷受けするように設けたテーブルと、このテーブルに前記荷受けガラス基板を保持するように設けた吸引保持手段と、上記テーブルの辺縁外側に配置して前記ガラス基板の分断面の撮像を捉えるように設けたカメラと、前記ガラス基板の分断面に複数の方向から選択的に光を照射する照明と、前記カメラからのデーターを用いて判定を行う判定装装置とからなり、上記テーブル又は上記カメラのうち少なくとも片方を進退走行手段により前記テーブルの辺縁に沿って走行するようにしてあり、前記判定装置は分断面に対して異なる方向から光を照射された複数の撮像を照度差ステレオ法を用いて得た分断面のテクスチャのデーターをディープラーニングにより学習済みデーターとの比較でガラス基板の分断面の様子を判定する機能を有することを特徴とするガラス基板の分断縁検査装置。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この考案は、液晶パネル基板等の製造におけるガラス基板の切断工程における、ガラス基板の分断縁を検査する装置に関し、更に詳しくは、照度差ステレオ法から生成される形状を強調した疑似３次元画像を用いて熟練作業者による判定と同等の精度で行えるようにした検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
液晶パネル基板等に用いられるガラス基板を高精度で切断するときは、図５（Ａ）で示すような半径２ｍｍ程のギザギザ形状の刃部２１ａを有するカッターホイール２１を用いており、図５（Ｂ）で示すように、カッターホイール２１が、ガラス３０の表面に２μｍ程食い込ませる状態で移動しつつ、刃部２１ａがガラス３０に衝突する時の衝撃によりリブマーク３２と呼ばれる繰返し性のある波形状の断面が発生する。
【０００３】
また、図６は、図５（Ｂ）を横方向から見た図であり、カッターホイール２１の刃先２１ａにより形成された割れ目の先端からガラス３０の内部に向かって高速に比較的平坦度の高いヒビがはいる。この割れを浸透３３と呼んでいる。この浸透３３はカッター圧力をかける方向とほぼ同じ方向に進むため、ほとんどがガラス面におよそ直角となる。
【０００４】
なお、図６中刃先２１ａの入り込んだカッターの深さを３１ｄ、リブマークの深さを３２ｄ、浸透の深さを３３ｄ、ガラスが分断せず浸透が達していない領域（浸透外領域）深さを３４ｄとしている。
【０００５】
精度の良いガラス加工及び搬送を考えると、スクライブを行う工程と分断の工程を分離する必要がある。従って、浸透３３が発生してもガラス３０には割れていない部分は残す必要がある。
【０００６】
ところが浸透３３が浅い状態のガラス３０を負荷により分断すると、浸透３３先端からガラス３０内部にランダムに存在するマイクロクラックと負荷のかかり方の非再現性によって大きく斜めに割れる場合がある（図７中点線参照）。これは削げや欠けとなり、分断精度の低下をもたらす。
【０００７】
従って、浸透３３の深さをコントロールしてなるべく深く浸透３３を形成させ、ランダムにヒビが走る距離を少なくすることがガラスカットの品質向上に非常に重要となる。
【０００８】
また、浸透３３の安定した深さはリブ３２の深さと関連しており、そのためカッターホイール２１の摩耗による不均一等によりリブ３２が安定して形成できていないと、浸透３３深さも安定せず、上記のような不具合が生じるおそれがある。
【０００９】
従来はラインからガラスを取り出し、小さく切ったガラス片に顕微鏡を使ってガラス断面の状態を監視したり撮像したりするのが一般的な方法である。ガラス搬送ラインから取り出さないために自動化する要望は以前より存在しており（特許文献１乃至５参照）、それぞれガラス端面に対し様々な角度から光を当て、不具合の検出を行うものである。
【００１０】
また、本件発明者は、先に他の方法として、レーザー変位計を用いて対象物の平面画像（明暗の画像データー）と、その対象物までの距離（対象物の高さ）を同時にデーターとして取り出すことができる３Ｄ変位計を用いてガラス断面を検査することで、カッター圧入部、リブマーク部、浸透部の判定を行う方法を提案している（特許文献６参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１２−１８１０３２号公報
【特許文献２】特開２０１８−１８７１７０号公報
【特許文献３】国際公開ＷＯ２０１２／１５３７１８
【特許文献４】国際公開ＷＯ２０１７／０７３６２８
【特許文献５】特開２０１９−１３７６０６号公報
【特許文献６】実用新案登録第３２２４０５４号
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【００１２】
特許文献１乃至４の技術は、それぞれガラス端面に対し様々な角度から光を当てて、ガラス切断面を撮像し、不具合の検出を行うものである。また、特許文献５の技術は、リブマークの形成の有無と厚さを自動的に検出する検査装置であるが、この場合も通常の平面画像による判定を行うものであった。
【００１３】
ところで、自動化で問題となるのが平坦なガラス表面は正反射する性質を持っており、少しでも切断面の角度が悪いと同軸落射として当てた光が全くカメラに向かわずに、コントラストが非常に低い場合が存在するためである。その場合でも人間なら低いコントラストでも判断できる。
【００１４】
本来、ガラス分断は全て直角に切れる事が目的であるため、浸透と同じ方向に残りが分断されると浸透の境界を見ることができない。その時は浸透から先の部分のガラス表面のテクスチャが若干荒れている程度の差しかないため、従来の画像処理では認識することができない。ただし、熟練した作業者であればそのような微妙な差を認識できる。
【００１５】
状態の良いガラス断面ではリブマークの繰り返し性が非常に高く画像処理も容易であるが、使い込んだカッターやカッターにガラス粉がこびりついたりした場合に、リブマークは飛び飛びでなおかつ乱れた状態になる。このような場合にどこがカッターによって発生した正規のリブマークかを判定することは画像処理としては非常に困難なケースとなる。
【００１６】
上記特許文献１乃至５の方法に対して、本件発明者が先に提案した特許文献６の方法では、ガラス断面の立体データーを加えて取り込み３次元データー画像として取り込んで、ディープラーニングのセグメンテーション機能を用いることで、カッター圧入部、リブマーク部および浸透部を、熟練者による判定と同様に精度良く判断することができた。
【００１７】
しかしながら、レーザー変位計により対象物の明暗の画像データーと、その対象物までの距離を同時にデーターとして取り出すことができる３Ｄ変位計という特定の装置を必須としており、本件発明者は、その装置を用いずに対象物の明暗の画像データーから、熟練者と同等の判定をすることができるような手段を鋭意研究の上、この考案に至った。
【００１８】
この考案の目的は、上記のような課題を解決し、通常のカメラによる明暗データーからなる画像処理を用いた自動判定を利用した検査装置であっても、熟練した作業者と同等の精度で、ガラス分断面のリブマークや浸透深さを測定することができるガラス基板の分断縁検査装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
即ち、上記の課題を解決するため、この考案は、上面にガラス基板の下面を荷受けするように設けたテーブルと、このテーブルに前記荷受けガラス基板を保持するように設けた吸引保持手段と、上記テーブルの辺縁外側に配置して前記ガラス基板の分断面の撮像を捉えるように設けたカメラＣと、前記ガラス基板の分断面に複数の方向から選択的に光を照射する照明と、前記カメラからのデーターを用いて判定を行う判定装装置とからなり、上記テーブル又は上記カメラのうち少なくとも片方を進退走行手段により前記テーブルの辺縁に沿って走行するようにしてあり、前記判定装置は分断面に対して異なる方向から光を照射された複数の撮像を照度差ステレオ法を用いて得た分断面のテクスチャのデーターをディープラーニングにより学習済みデーターとの比較でガラス基板の分断面の様子を判定する機能を有する構成のガラス基板の分断縁検査装置である
【００２０】
照度差ステレオ法とは、カメラにより捉える被写体の明暗データーを、被写体に対する光源方向を変えながら複数枚の画像を取り込み、明暗の差から被写体の表面の凹凸を推定する手法である。このデーターからガラス分断面の疑似テクスチャー情報を得る。すなわち、照度差ステレオ法に基づき照明発光の位置を変換させることにより、複数の画像の切り替えることで発生する「うねり」を用いて凹凸に対し影を強調した疑似３次元画像を作成することが可能な画像処理システムを用いてテクスチャを強調することができる。
【００２１】
この照度差ステレオ法により得られた分断面の強調されたテクスチャ画像自体は、レーザーを用いた精密な３次元データーではなく擬似的３次元データーであるが、ガラス分断面の様子の判断、すなわちカッター圧入部、リブマーク部および浸透部を判断するためには十分なデーターである。
【００２２】
但し、このテクスチャの差も熟練した人間なら容易に判断つくレベルであるが、現行の画像処理では自動的に認識するのは困難である。そこで本考案においては、強調されたテクスチャを持つ画像にディープラーニングを用いて人に近い領域判断を行わせることとした。
【００２３】
なお、これらの検査は、ガラス切断面全てに対して行っても良いが、カッターが１周する範囲の計測でも十分目的を達成できる。よって、数点のポイント測定でも検査の効果が期待できる。
【考案の効果】
【００２４】
以上のように、この考案のガラス基板の分断縁検査装置によれば、従来のように平面の画像データーのみでリブマークを判断したり、レーザー変位計を用いた精密な３Ｄ画像から判断するのではなく、複数の方向の光源に照らし出された分断面の明暗データーを、照度差ステレオ法によって擬似的な３次元データー画像として取り込んで、ディープラーニングのセグメンテーション機能を用いることで、カッター圧入部、リブマーク部および浸透部を人間の判別と同様に精度良く判断することができる。
【００２５】
また、従来、ガラス切断用カッターは、見込みの走行距離で寿命を判断しており、常時カッター寿命ぎりぎりまで使用するというのは運用上無理なので、本来まだ使用できるカッターを交換していたが、本考案により圧入部、リブマーク部および浸透部の各領域の精度良い判定により、カッターの刃の寿命を知ることができ、本当にコンディションが悪くなる直前にカッター交換指示を出すことが可能になり、運用コストの削減に寄与できると共に、自動カッター交換システムへの指示システムとしての展開も考えられる。
【００２６】
更に、カッターの切れが悪くなると当然浸透も浅くなるため、浸透の判定をするためにはガラスの抜き取りとそのガラスを破棄して裁断することが人の手によって必要となっていたが、本考案の装置によりガラスを破棄することなく検査でき、浸透領域が不足すると判定すると、自動的に加圧量を増やすことで製品の品質を長期間守ることができ、カッターの寿命を延ばすことが可能であると共に、これらを全自動化することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】この考案の実施形態を示す一部切欠側面図である。
【図２】同上の一部切欠拡大平面図である。
【図３】ガラス分断面の検査フローチャート図である。
【図４】通常撮像画像と、照度差ステレオ法による強調画像を示すものである。
【図５】（Ａ）はカッターホイールの正面図、（Ｂ）はガラス切断時の切断面の拡大断面正面図である。
【図６】カッターホイールによるスクライブ時のガラスの側面図である。
【図７】スクライブ後のガラスの側面図である。
【考案を実施するための形態】
【００２８】
次にこの考案の実施形態を添付図面の図１及び図２に基づいて説明する。
図１及び図２のＡは、上面に液晶パネルａを荷受けするテーブルである。
上記の荷受けした液晶パネルａは、テーブルＡ上に保持されるようになっている。
【００２９】
この保持方式は、図示の場合、中空のテーブルＡを使用して、吸引口１に接続されたホース（図示省略）を介しテーブルＡ内を吸引すると共に、テーブルＡの頂壁２に設けてある無数の小孔３をへてテーブルＡを吸引することで、頂壁２上に荷受けしてある液晶パネルａを吸引保持するようにしてあるが、限定されずその他の方式で保持することもある。
【００３０】
また、テーブルＡの１つの辺縁の外側には、固定式の座材１２上に液晶パネルａの辺縁の分断面の撮像を捉えるカメラＣが配置され、同じく座材１２上のカメラＣの両側には４つの照明Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、Ｌ4が配置されている。
【００３１】
さらに、テーブルＡ側又はカメラＣ側のどちらか片方を、液晶パネルａの辺縁（撮像を捉える辺縁）に沿って走行手段Ｄにより進退走行するようになっており、図示のものは、テーブルＡを据え付けたベース４を走行手段Ｄにより図２前後方向に走行させ、カメラＣ側を固定側としている。
【００３２】
上記の走行手段Ｄは、図示の場合、ベース４の下方に設けてある座板５の下側に左右二条の定置ガイドレール６を並設して、このガイドレール６に座板５の下面四角に設けてあるスライダ７をスライド自在に係合すると共に、両端を軸受８によりフリーに回転するように軸承した雄ネジ９の片端をモーター１０により可逆駆動し、そして、座板５の下面に支持した雌ネジ１１を雄ネジ９にねじ込むことで、ベース４と共にテーブルＡを図２前後方向に進退走行するようになっているが、限定されず、テーブルＡを定置式に、カメラＣ側を（進退）可動式にしてもよい。
【００３３】
また走行手段Ｄには雌ネジ１１をねじ込んだ雄ネジ９をドライブするようになっているが、勿論これの方式に限定されず、例えばリニアモーター方式を採用することもできる。
【００３４】
上記のように構成すると、テーブルＡ上の液晶パネルａの分断面の撮像をカメラＣによって捉えることができると共に、走行手段Ｄの作用により、液晶パネルａの分断面全面にわたってカメラＣがその分断面の様子の画像を捉えることができる。
【００３５】
なお、分断面の撮像は、まず撮影位置にて照明Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、Ｌ4のうち、いずれか一つの照明（例えばＬ1）のみから光を照射してカメラＣにて撮像を行い、続けて同位置にて別の照明（例えば、Ｌ2）のみから光を照射してカメラＣにて撮像を行い、更に、照明Ｌ3、Ｌ4の順に順次光を照射しながらカメラＣによる撮像を行う。
【００３６】
なお、上記の実施形態においては照明Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、Ｌ4の４つの照明を用いたが、照明は２つ以上であれば照度差ステレオ法を実施することができるので、照明の数は２つ以上で特に限定されるものではなく、また、照射順序も限定されるものではない。
【００３７】
上記のように検査位置にてカメラＣと照明Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、Ｌ4による照度差ステレオ法によりガラス分断面の撮影を行い、続けて走行手段ＤによりテーブルＡを移動させながら液晶パネルａのガラス分断面の他の部分の撮影も行い、規定数まで撮像を繰り返す。
【００３８】
次に、図３のガラス分断面の検査フローチャート図に基づいて、このカメラＣにより得られたデーターによるガラス分断面の検査手順を説明する。
【００３９】
この照度差ステレオ法の撮像により得られたガラス分断面の立体強調画像データー（明暗の画像データー）を取得し、このデーターを判定装置内の学習済ネットワーク入力層に入力する。
【００４０】
図４は、液晶パネルａのガラス分断面の様子を捉えた画像であり、（Ａ）は通常の撮像画像、（Ｂ）は照度差ステレオ法により得られた凹凸面が強調された画像であり、この照度差ステレオ法により得られた画像（Ｂ）においては、通常の画像（Ａ）と比較してリブ領域や浸透領域がはっきりと目視でき、また浸透領域外も認識でき、熟練作業者であれば、十分に判断することができる。
【００４１】
しかしながら、装置による自動判定においては、領域を人並みに完全に自動で判断するのは困難であるので、以下、判定装置内においてディープラーニングによる判定を行うこととする。
【００４２】
判定装置内には、ディープラーニングにより学習済みのデーターが蓄積されており、このデーターとの比較、検討を自動的に行い、学習済みネットワークのセグメンテーション機能によりリブマーク領域を検出させる。この際の評価値が閾値を超えれば「リブマーク検出ＯＫ」とし、閾値を超えなければ「リブマーク検出ＮＧ」とする。
【００４３】
次に、学習済みネットワークのセグメンテーション機能により浸透外領域を検出させる。浸透外領域の方が浸透領域より判断が容易であり、この浸透外領域深さ３４ｄがわかれば、浸透３３の深さ３３ｄが判明する。この際の評価値が閾値を超えれば「浸透検出ＯＫ」とし、閾値を超えなければ「浸透検出ＮＧ」とする。
【００４４】
それぞれ「リブマーク検出ＯＫ」や「浸透検出ＯＫ」の場合、それぞれのリブ深さ３２ｄ、浸透深さ３３ｄを出力し、検査は終了する。
【００４５】
この出力されたカッター深さ３１ｄ、リブ深さ３２ｄ、浸透深さ３３ｄにより、その後、適宜人為的又は自動的に、カッターホイールの取替や切断時の圧力や速さの調整などを行うことになる。
【００４６】
以上、この考案の実施形態について説明したが、この考案はこの実施形態のものに限定されるものではなく、ガラス分断縁検査装置については、この考案の目的の範囲内で適宜変更して実施できるし、判定装置におけるディープラーニングを利用した判定手法についても、この考案の目的の範囲内で、適宜変更して実施することができる。
【符号の説明】
【００４７】
ａ  液晶パネル
Ａ  テーブル
Ｃ  カメラ
Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、Ｌ4  照明
１  吸引口
２  頂壁
３  小孔
４  ベース
５  座板
６  ガイドレール
７  スライダ
８  軸受
９  雄ネジ
１０  モーター
１１  雌ネジ
１２  座材
２１  カッターホイール
２１ａ  刃先
３０  ガラス
３１ｄ  刃先深さ
３２  リブ
３２ｄ  リブ深さ
３３  浸透
３３ｄ  浸透深さ
３４ｄ  浸透外領域深さ
【図１】
0003225922.tif 000003
【図２】
0003225922.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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